package com.shanzhu.volunteer.modules.ai.service;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;

/**
 * 简化版本的XGBoost模型服务，不依赖外部XGBoost库
 */
@Service
public class XGBoostModelService {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XGBoostModelService.class);
    
    /**
     * 模型文件路径
     */
    @Value("classpath:models/recommendation_model.json")
    private Resource modelResource;
    
    /**
     * 随机数生成器
     */
    private Random random = new Random();
    
    /**
     * 初始化模型
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        try {
            // 如果模型文件不存在，则记录日志
            if (!modelResource.exists()) {
                logger.info("模型文件不存在，将使用随机模型进行模拟");
            } else {
                // 加载已有模型
                logger.info("模拟加载XGBoost模型: {}", modelResource.getFilename());
            }
            logger.info("模拟模型加载完成");
        } catch (Exception e) {
            logger.error("初始化模拟模型失败", e);
        }
    }
    
    /**
     * 预测匹配度 - 模拟方法
     *
     * @param features 二维特征数组，每一行代表一个样本（院校专业），列代表特征
     * @return 每个样本的匹配度分数
     */
    public float[] predictMatchingScores(float[][] features) {
        // === 实际模型预测逻辑占位符 ===
        // 1. 检查模型是否已加载
        // if (booster == null) {
        //     logger.error("XGBoost 模型未加载，无法进行预测。");
        //     // 返回默认值或抛出异常
        //     float[] defaultScores = new float[features.length];
        //     Arrays.fill(defaultScores, 50.0f); // 例如返回默认50分
        //     return defaultScores;
        // }

        // 2. 将输入特征转换为 DMatrix (XGBoost4J 的数据格式)
        // DMatrix dmat = null;
        // try {
        //     // 注意: missingValue 需要根据模型训练时的设定填写
        //     dmat = new DMatrix(features, features.length, features[0].length, Float.NaN);
        // } catch (XGBoostError e) {
        //     logger.error("创建 DMatrix 失败", e);
        //     // 返回默认值或抛出异常
        //     float[] defaultScores = new float[features.length];
        //     Arrays.fill(defaultScores, 50.0f); 
        //     return defaultScores;
        // }

        // 3. 使用加载的模型进行预测
        // float[][] predictions = null;
        // try {
        //     // booster.predict(...) 返回的是二维数组，即使是回归任务，通常也需要取第一列
        //     predictions = booster.predict(dmat);
        // } catch (XGBoostError e) {
        //     logger.error("XGBoost 模型预测失败", e);
        //     // 返回默认值或抛出异常
        //     float[] defaultScores = new float[features.length];
        //     Arrays.fill(defaultScores, 50.0f);
        //     return defaultScores;
        // } finally {
        //      // 释放 DMatrix 资源
        //      if (dmat != null) {
        //          try {
        //              dmat.close();
        //          } catch (Exception e) {
        //              logger.error("关闭 DMatrix 时出错", e);
        //          }
        //      }
        // }
        //
        // // 4. 处理预测结果 (假设是回归任务，分数在第一列)
        // float[] results = new float[predictions.length];
        // for (int i = 0; i < predictions.length; i++) {
        //     // 这里可能需要根据模型的输出进行调整，例如缩放到0-100范围
        //     results[i] = predictions[i][0];
        // }
        // logger.info("模型预测完成，样本数: {}", results.length);
        // return results;

        // --- 当前占位符逻辑 (简单基于特征计算分数) ---
        // 这个逻辑**必须**被真实的模型预测替换掉
        logger.warn("正在使用占位符逻辑生成匹配分数，而非真实 XGBoost 模型预测！");
        float[] results = new float[features.length];
        for (int i = 0; i < features.length; i++) {
            // 示例：分数基于学生分数(f0)与录取分(f1)的差异，以及院校层次(f4)和专业热度(f5)
             float scoreDiffFactor = 0f;
             if (features[i].length > 1 && features[i][1] > 0) { // 避免除零
                 // 分数越接近或高于录取线，因子越高
                 scoreDiffFactor = Math.max(-20, Math.min(20, (features[i][0] - features[i][1]) / 5));
             }

             float tierFactor = 0f;
             if (features[i].length > 4) {
                 tierFactor = (features[i][4] - 0.5f) * 10; // 层次得分 (0.5为基准)
             }

             float hotnessFactor = 0f;
             if (features[i].length > 5) {
                 hotnessFactor = (features[i][5] - 0.5f) * 10; // 热度得分 (0.5为基准)
             }

             // 基础分 + 各项因子
             float finalScore = 65f + scoreDiffFactor + tierFactor + hotnessFactor + (random.nextFloat() - 0.5f) * 10; // 加点随机性

             // 保证分数在合理范围 (0-100)
             results[i] = Math.max(0f, Math.min(100f, finalScore));
        }
        return results;
    }
    
    /**
     * 重新加载模型 - 模拟方法
     */
    public void reloadModel() throws IOException {
        if (modelResource.exists()) {
            logger.info("模拟重新加载XGBoost模型");
            logger.info("模拟XGBoost模型重新加载完成");
        } else {
            logger.warn("模型文件不存在，无法重新加载");
        }
    }
} 